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7月27日，在2025年世界人工智能大會（WAIC）這一全球科技焦點盛會上，神州數碼攜手德勤中國、中國信息通信研究院，正式發布《AI for Process企業級流程數智化變革》藍皮書（以下簡稱 “藍皮書”）。

當前，Agentic AI浪潮正深刻重塑產業格局。致力于成為領先的數字化轉型合作伙伴，神州數碼聚焦企業數智化進程中的核心痛點與實際需求，憑借在AI領域積累的豐富實踐經驗，以及對AI技術與企業流程融合的深度洞察，提煉出“AI for Process”在企業落地的核心方法論，并以藍皮書形式對外發布。目的是為行業客戶提供從戰略到落地的全周期指南，助力企業突破AI落地瓶頸，實現流程數智化的價值躍遷。

AI for Process不止是工具，而是一場范式革命

在企業數智化轉型加速推進的當下，部分企業對AI在流程中的應用存在認知偏差：其一，將其簡單等同于流程自動化；其二，陷入“為AI而AI”誤區，盲目引入各類AI技術卻忽視與業務流程的深度融合，最終導致AI淪為 “昂貴的擺設”。

這些認知偏差的核心問題，在于將“AI與流程的融合” 窄化為“工具應用”。事實上，AI for Process的本質遠超工具層面——它是一種以AI為核心驅動力的新型流程管理范式的變革。具體而言，它借助前沿AI技術深入解析復雜業務邏輯的內在關聯，實現流程自動化執行、智能化決策及自我優化與持續進化，助力企業構建更具創新性和競爭力的業務模式，最終成長為具備自我進化能力的 “數智生命體”。

AI for Process架構藍圖

AI for Process的價值實現是一個長期修煉的漸進式過程，這就要求企業在響應短期變現訴求的同時，兼顧AI的長效價值。為此，藍皮書中提出了首個AI for Process建設模型——“雙驅動（Twin-Drive）”模型，通過頂層戰略設計與底層場景驗證的雙向協同，可實現企業長期戰略價值與短期AI變現的平衡。該模型適配不同企業的AI戰略訴求：對于已有明確AI戰略的企業，可采用“Top-Down Decomposition”方法，自頂向下完成部署與拆解。這種方式短期內雖然難以形成規模應用，但隨著AI能力提升與數據積累，其價值將最大化釋放；而對于暫未建立全面AI戰略或聚焦短期業務痛點的企業，則可通過“Bottom-Up Emergence”散點式的方式實現場景快速落地。藍皮書中提到，目前95%以上企業采用該模式實現AI部署。通過這種方式，企業能在逐個場景落地中逐步積淀AI建設的相關基礎能力，如AI文化、場景梳理方法、AI技術體系。

但無論采用上述何種方式，企業均需在AI能力建設的初期就搭建起內部的統一規劃框架，確保各環節的一致性與協同性，否則將在后續的場景融合與流程串聯中產生大量兼容性改造成本，導致重復建設與資源浪費。

兩大利器支撐AI全面落地

作為企業AI落地的實戰手冊，藍皮書不僅為AI for Process 建設提供了具體落地模型，更聚焦企業未來演進規劃出一套“AI原生的企業數智化技術參考架構”。該架構以企業流程為核心，整合智能流程工作臺、Agent中臺等關鍵組件，打破傳統‘煙囪式’系統局限，通過技術組件無縫銜接與數據自由流動，為AI在流程中的深度應用奠定基礎。

其中，智能流程工作臺和神州問學企業級Agent中臺是“企業AI落地的兩大利器”，兩者相互配合，共同推動AI和流程的深度融合。

智能流程工作臺作為流程的“數字載體與運營中樞”，承擔著流程設計、執行、監控與優化的全周期管理職能。其功能設計源自神州數碼在LTC流程的實踐經驗，誕生之初是為了打破信息和流程孤島，實現企業級跨部門系統協同，避免流程設計和實際執行的差異性，同時標準化流程節點，提升流程的執行效率。

具體來看，其核心能力體現在三個方面：

流程可視化編排能力。通過拖拽、參數配置等低代碼方式，業務人員無需依賴IT人員，便可快速設計與調整流程，滿足業務快速變化的需求。例如，當市場部門需要新增一個促銷活動流程時，市場人員可以在智能流程工作臺上自行搭建流程節點、設置審批規則，工作臺會自行關聯相關數據與產品資料，大幅縮短流程上線周期。

系統集成與數據匯聚能力。智能流程工作臺能夠通過標準化接口，對接CRM、ERP、OA等各類業務系統，打破信息孤島，實現數據的實時共享與同步。同時，它還能自動采集流程執行過程中的各類數據，如節點處理時間、資源消耗、異常情況等，為流程優化與AI分析提供數據支撐。

AI能力快速掛載。在關鍵流程節點預留AI接入接口，支持將Agent中臺生成的智能體直接嵌入。例如在 “報價環節”，掛載 “智能報價Agent” 后，系統可自動結合成本數據、競品價格及客戶信用，生成最優報價方案。

Agent中臺作為AI能力的“生產工廠與調度中心”，承擔智能體的“構建-訓練-部署-管理”全周期職能。以神州問學企業級Agent中臺為例，它以基礎設施為載體，一方面承接服務資源池和數據資源池，最大化發揮算力、網絡、調度等資源的效能，另一方面作為多智能體協同工作的中樞操作系統，集成了企業級AI能力服務，包括內容生成、知識問答、AI商業智能（AI4BI）等場景化能力。用戶可按需組合、多輪交互、自定義目標配置Agent，滿足多業務系統協同智能的落地需求。簡而言之，其核心價值在于降低AI應用的技術門檻，讓企業能夠快速構建貼合自身需求的AI能力。

具體而言，基于神州問學企業級Agent中臺，企業可落地四類AI Agent，即Workflow Agent，讓智能體逐步接管并優化工作流，實現流程自適應；Tools Agent，使智能體使用各種數智化工具，并同員工協同執行完成具體的任務；Data Agent，從異構系統中實時抽取、清洗并供給高質量數據；Knowledge Agent，顯性化并動態更新企業顯性與隱性知識庫。這四類Agent或其組合能夠支撐企業流程，用Agent實現企業流程將對企業數字化產生重大升級。

四大能力托舉企業數智化轉型

AI for Process的成功落地，除了技術架構支撐，更需要企業組織能力的同步適配，具體體現為四大核心能力：

第一，知識治理是“燃料供給系統”。人工智能的有效應用離不開高質量知識與數據支撐，藍皮書提出 “標準體系+敏捷迭代” 的治理模式，強調知識梳理需緊密結合業務流程，聚焦流程中的關鍵知識節點比如操作手冊、業務規則文檔等建立知識資產庫，并隨著業務發展動態更新，為人工智能應用持續提供高質量 “養料”。

第二，人才重塑是“核心驅動力”。AI for Process對人才能力提出新要求，企業需重點培養三類人才：“業務加算法”復合型人才負責打通業務與技術的銜接鏈路，被人工智能賦能的業務人員推動人工智能能力向業務端廣泛滲透，系統培養構建內生人才梯隊，減少對外部人才引進的依賴。

第三，構建敏捷協同的組織模式。組建跨職能團隊并賦予充分決策自主權，快速響應市場變化；設立人工智能卓越中心（CoE），統籌協調內部人工智能資源，建立透明的自動化決策治理框架與清晰的人工干預通道，以此構建人機協同機制；同時培育“包容試錯”的創新文化，鼓勵員工積極探索人工智能應用。

第四，企業需主動與技術供應商、科研機構、產業鏈伙伴建立緊密合作關系。聯合技術供應商開展創新研發，定制符合行業需求的人工智能解決方案；與科研機構深化產學研合作，獲取前沿技術成果并聯合培養專業人才；與產業鏈伙伴共享數據與知識資源，協同推進流程數智化轉型，提升整個產業鏈的效率與競爭力。

人機協作是未來最核心的工作模式

人機協作已毫無疑問成為未來企業最核心的工作模式。作為衡量未來企業應用AI程度的指標，此次藍皮書中首次提出了“AI滲透率”概念，即在企業業務流程中AI操作占總體操作（包括AI和人的操作）的比例。因此，未來誰的滲透率更高，誰的發展就會更快。

從整體的時間軸預測：未來三年，智能體將逐步承擔重復性工作，人機協作模式初步成型，人工智能在企業流程中的滲透率將達到10%-20%；未來五年，智能體深度融入核心業務流程，自主決策能力顯著提升，組織架構向扁平化、網絡化轉型，人工智能滲透率提升至30%-50%；未來十年，智能體實現全面協同，與人類員工共同構成“超級協作單元”，推動企業運營模式發生根本性變革，人工智能滲透率突破50%-80%。

作為藍皮書聯合編撰方與實踐先行者，神州數碼將以藍皮書為指引，持續升級解決方案與服務能力。未來將加大智能流程工作臺、Agent中臺等核心技術的研發投入，拓展AI for Process在制造、金融、零售等更多行業的應用場景，同時攜手生態伙伴共同推動流程數智化理念的普及與落地。

《AI for Process企業級流程數智化變革》藍皮書的發布，為企業流程數智化轉型提供了清晰的路徑與方法。在AI技術日益成熟的今天，企業唯有把握“以流程為核心，以AI為驅動”的轉型邏輯，構建完整的技術體系與組織能力，才能在數智化浪潮中占據先機，實現可持續發展。神州數碼也將繼續發揮自身優勢，陪伴企業走過轉型的每一個階段，共同開啟流程數智化的新征程。